摘要：提出了串列联动双圆柱流致摆振理念,构建了摆振运动方程,分析了受力与运动规律,建立了摆振试验装置,并基于室内试验探究了串列联动双圆柱流致摆振特性,研究旨在为流致振动发电设备设计提供参考。研究表明:串列联动双圆柱摆振响应表现为涡激振动规律;间距比对摆振振幅和锁定区间影响较大,当间距比为4时振幅最小且响应中出现“再增长区”,当间距比为6时振幅最大,当间距比为8时锁定区间最大;系统刚度对摆振响应趋势影响不大,但不同刚度下摆振达到的最大振幅差异明显,该试验最大弧长比A^(*)为0.98,出现在1 400 N/m刚度工况。

摘要：基于K均值(K-Means)聚类算法进行聚类分析,将气象条件分为三类,并且分析和阐述各类气象条件的特征.针对气象监测数据和空气污染物的时间序列特点,设计基于长短时记忆(LSTM)神经网络的空气污染预测模型.将时空相关性与长短时记忆神经网络算法进行有效的融合,提出基于时空相关性的长短时记忆(SK-LSTM)神经网络的空气污染预测模型.通过空间划分,空间聚集以及空间插值,获得目标区域和周围区域的历史空气质量检测数据和历史气象监测数据,然后通过等权融合方法将时间数据和空间数据进行融合,并将其作为SK-LSTM神经网络算法的输入,最终输出的结果为带有区域协调的污染物浓度预测值.该算法能有效对空气中污染物的浓度进行更准确、高效的预测.最后通过数值仿真验证所提算法的有效性.

摘要：针对充电桩分配不合理而导致的充电桩资源浪费,过剩等情况。从实际情况出发设计了基于NB-IoT的充电桩远程数据监控,通过窄带物联网(NB-IoT),把多个地区的所有充电桩进行统一的监控,进而去了解每个地区中每一个充电桩的使用情况。在进行一段时间的监控之后,对所有数据进行综合比对,便可以得到每个地区充电桩的使用频率以及电能使用量。结合实际情况进而对每个地区的充电桩进行合理的分配。以STM32103VE芯片为控制核心,同时辅以RC522智能卡信息采集模块和IM1281电能采集模块,在NB-IoT的通信手段的支持下,完成对每个地区充电桩的远程数据监控。测试结果显示,基于NB-IoT的充电桩远程数据监控能够很好的监测到每个地区中充电桩的电能使用情况,这对于合理分配充电桩有着非常重要的意义。

摘要：针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形成对行人特征的更细节表达。联合平滑交叉熵损失、三元组损失以及跨分支特征蒸馏损失对网络进行优化。所提模型在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上首位准确率分别达到了95.7%和89.2%。实验结果表明,该模型增强了对图像特征的提取。

摘要：围绕绿色可持续发展观以及“碳中和”与“碳达峰”时代背景,聚焦教育教学改革,促进科学研究对本科教学质量的提升作用,开设了生物质炭的制备及其锌空气电池性能评价综合实验。本实验以农业废弃物生物质小麦秸秆为原料,经炭化和活化手段,制备了孔结构和含氧官能团可调的生物质炭,并考察了其氧气还原和锌空气电池性能。本实验将科研热点设计为化学综合实验,内容新颖并适合本科教学,促进多学科知识内容的纵向融合,实现专业知识与科学研究热点领域的交叉,弥补了传统综合化学实验课程教学的不足。

摘要：为研究对拉钢筋的直径及布设位置对管幕预筑结构偏压性能的影响,设计3根设置对拉钢筋和3根不设置对拉钢筋的管幕预筑结构构件,并进行3种不同偏心距的室内加载试验,重点考察构件的破坏形态、荷载-挠度关系和极限承载力;建立与试验对应的数值模型,通过计算结果和试验结果的对比验证模型的可靠性,并得到构件极限承载力随对拉钢筋直径及布设位置的变化规律。研究表明:1)在管幕预筑结构偏压构件中设置对拉钢筋连接件能有效提高钢管幕的受力参与程度,增强钢板与混凝土的组合作用,从而提高构件的承载能力和变形能力。2)构件的极限承载力随对拉钢筋直径的增大而增大。3)对拉钢筋的布置位置对结构的强度及刚度影响较小,在小偏心受压条件下布置在构件变截面最大跨度、大偏心受压条件下布置在构件变截面与平截面交接处时,构件的极限承载力相对更佳。

摘要：针对行人重识别技术中存在模型识别率低的问题,提出一个联合注意力机制和多分支特征的网络模型。在残差网络中嵌入自注意力机制模块强化图像有效特征的提取,在深度特征挖掘模块,使用全局特征分支、局部关联特征分支以及随机擦除特征分支形成对行人更全面的描述。在优化过程中提出联合余弦交叉熵损失、全样本三元组损失、中心损失以及特征对齐损失对网络使用最小最大策略进行更新。所提方法在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上首位准确率分别达到了95.8%和89.8%。

摘要：阿尔茨海默病具有极高的发病率和致死率。遗忘型轻度认知障碍(Amnestic Mild Cognitive Impairment,aMCI)作为临床前驱期,探究其形成和发展机制有助于预防阿尔茨海默病的发生。现有研究显示,多个执行域缺陷与aMCI记忆衰退密切相关,但尚未回答何种执行域是关键致病因子、关键干预治疗靶标等科学问题。为突破以往研究将执行功能视作整体抑或割裂元素的局限性,本研究拟从执行功能结构全貌着眼,在提出aMCI执行功能与记忆损害关系假说的基础上,利用脑电技术系统考察aMCI抑制、刷新和转换三种执行功能子成分的时域、时频和动态脑网络特征;并结合三维卷积神经网络筛选、识别执行功能缺陷的特异性神经靶标,探索将抑制域相关神经标记物加入aMCI早期识别的可能性;最后,通过纵向因果设计分析不同靶向数字干预对aMCI患者的训练效果及神经基础,以揭示抑制域相关额顶控制网络在干预中的重要作用。本研究有望从计算认知神经视角阐明抑制是aMCI执行功能缺损和干预的认知新靶点,进而为aMCI早期识别和制定精准化诊疗方案提供循证依据。

摘要：研究目的:传统齿轨铁路采用有缝齿条,对下部基础变形要求高,且易增大车辆振动响应,增加养护维修成本,为此提出一种无缝齿条齿轨铁路。为研究齿条无缝化对齿轨铁路横向稳定性的影响,采用有限元软件,建立考虑无缝齿条的齿轨铁路横向稳定性分析模型,研究有无齿条、无缝齿条型式、线路坡度、初始弯曲波长和弯曲矢度、道床横向阻力以及曲线半径等因素下齿轨铁路无缝线路钢轨允许温升。研究结论:(1)与传统铁路无缝线路相比,无缝齿条结构将降低齿轨铁路无缝线路的横向稳定性,且齿条截面积越大,钢轨允许温升越小,建议无缝齿条在50 kg/m钢轨的基础上加工;(2)齿轨铁路无缝线路的钢轨允许温升随线路坡度的增大而减小,随曲线半径、道床横向阻力的增大而增大;(3)齿轨铁路无缝线路钢轨允许温升随初始弯曲矢度的增大而减小,而随初始弯曲波长的增大先减小后增大,最不利弯曲波长约为5 m;(4)为保证无缝齿条齿轨铁路无缝线路的横向稳定性,建议采用小断面齿条、增大曲线半径和道床横向阻力、避免最不利初始弯曲波长并减小弯曲矢度等措施;(5)相关研究成果可为齿轨铁路无缝化设计提供参考与借鉴。

摘要：该文提出了一种基于L型铁钴丝的三维力触觉传感器,利用磁致伸缩材料铁钴合金设计制作了三维力触觉传感单元,并测试了该结构的输出特性。基于电磁原理、逆磁致伸缩效应和欧拉伯努利动力学原理,推导了输出电压方程。搭建触觉传感单元实验平台,对传感器进行法向和切向标定,设计的传感器法向测力范围为0~13 N,切向测力范围为0~6 N,输出特性具有良好的线性关系。其中,0~8 N法向力范围内灵敏度约为23.997 mV/N,9~13 N法向力范围内灵敏度约为17.537 mV/N;0~4 N切向力范围内灵敏度约为11.599 mV/N,5~6 N切向力范围内灵敏度约为6.281mV/N。在4Hz频率、2N法向力条件下,该传感器动态响应的输出电压幅值变化范围为46.5~49.8mV,与静态力输出电压幅值的相对误差低于5%,响应时间和恢复时间分别为25 ms和29ms,表明该传感器具有良好的动态特性。分别采用广义逆矩阵和BP神经网络对传感器测得的三维力进行解耦,其中,BP神经网络解耦方法平均误差仅有2.90%,可有效提高测量精度。该传感器体积小、输出线性度好,可同时实现静态力和动态力的测量,在智能机器人等领域具有良好的应用前景。